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成功は人間の知能と人工知能の組み合わせです
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人工知能の時代において、人間の知能は不可欠でしょうか?

Apr 09, 2023 pm 05:21 PM
AI ロボット 機械学習

在人工智能时代,人类智能是否必不可少?

今日のビジネスは急速な変革を遂げています。人間の知恵だけに頼って意思決定を行うだけでは十分ではありません。その結果、ビジネスリーダーはより良い意思決定を推進するために人工知能(AI)への投資を大幅に増やしています。

2022 IBM Global AI Adoption Index によると、AI アプリケーションは 2022 年も安定した速度で成長し続け、企業の 3 分の 1 (35%) 以上が業務における AI の使用を報告しています。 2021 年からの増加率は年間で 4 パーセントポイント増加しました。

人間とは異なり、人工知能は比類のない効率と正確さでビジネス上の問題を分析、予測、解決できます。その結果、反復的な作業は不要になります。これは、人工知能が人間の知能に取って代わるのでしょうか?という、気の遠くなるような概念につながりますが、答えは全く逆です。

人工知能の助けにより、膨大なデータセットの分析や顧客サービスの提供など、人間のタスクの一部が自動化されています。したがって、人的リソースを解放して、研究、イノベーション、成長などのより創造的な側面に集中できるようになります。とはいえ、AI だけでは人間の助けなしに完全な自律性を達成することはできません。効果的な AI システムと人間の知能の組み合わせが、将来のビジネスの成功への道を切り開きます。

成功は人間の知能と人工知能の組み合わせです

人工知能が発展するにつれて、解読が困難な「ブラックボックス」になる可能性があります。そのため、データサイエンティストはモデルを説明するためにフレームワークを使い始めました。 Explainable AI を使用すると、人間のユーザーが機械学習アルゴリズムの意図、推論、意思決定プロセスを理解できるようになり、それによってモデルとその決定に対するユーザーの信頼が高まります。さらに、個人の権利、プライバシー、非差別、非操作などの基本的価値に関する明確な倫理原則の遵守を促進し、保証します。

銀行システムにおける不正検出を例に挙げます。不正なシステムが正規の顧客のクレジット カード取引を拒否したとします。 「ブラックボックス」AI モデルは、説明なしでリスク スコアのみを提供します。 Explainable AI は、調査員が誤検知が発生する理由を理解し、モデルをさらに改良するのに役立ちます。

もう 1 つの脆弱性は、AI には感情や人間の意思決定を行う能力が欠けていることです。 AI 主導のテクノロジーが今後も成長し、進化し続ける中、人間をすべての進歩の中心に置くことが重要です。人工知能が自ら考える時代が近づいているのかもしれません。しかし、意識的な決定を下すには人間の関与に依存し続けるでしょう。

自動運転車を例に挙げます。自動運転車は、無線周波数を使用して車の周囲の物体を判断します。他の自動運転車からの電波など、さまざまな要因が干渉して事故を引き起こす可能性があります。これは、人間の関与がなければ人工知能には限界があることを示しています。

したがって、今すぐ適切な基盤を構築することが重要です。社会、政府、業界として、私たちは AI に関する正しい倫理、規制、保護策を策定し、100 年後の AI の未来が人類に害を及ぼすのではなく人類に利益をもたらすものとなるようにする必要があります。

人工知能によって人間の知能が強化されると、人工知能が破壊者ではなく実現者となる未来がもたらされる可能性があります。ビジネスの成功を支援するためには、手動システムではなく「インテリジェント」システムの開発に重点を置く必要があります。

以上が人工知能の時代において、人間の知能は不可欠でしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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